INSTITUTO TECNOLOGICO SUPERIOR DE COATZACOALCOS

Carrera:

Ingeniería Mecatrónica

Grado y grupo:

9° B

Asignatura:

Control de Procesos

Trabajo:

Antología Control de Procesos

Profesor(a):

Ing. José María Córdoba Lagunés

Nombres del alumno:

Romero Lara Fernando Julian

Lugar y fecha:

Coatzacoalcos Ver. A 15 de Agosto del 2013

Índice:

Unidad I: Identificación de sistemas………………………………………………………………………………………..31.1 Métodos gráficos de identificación……………………………………………………………………………………31.2 Método del modelo de referencia ……………………………………………………………………………………71.3 Método de mínimos cuadrados………………………………………………………………………………………..101.4 Método del máximo de verosimidad………………………………………………………………………………..121.5 Método de la variable instrumental……………………………………………………………………………….…15Unidad II: Sintonización de controladores industriales……………………………………………………………172.1 Método de Ziegler-Nichols ………………………………………………………………………………………………182.2 Método de Cohen-Coon …………………………………………………………………………………………………..202.3 Método de un cuarto de decaimiento de la respuesta …………………………………………………….212.4 Método de mapas de sintonización ………………………………………………………………………………….22Unidad III: Introducción a los Sistemas de Adquisición de Datos (SCADA)……………………………...243.1. Definición de un sistema de adquisición de datos……………………………………………………………243.2. Criterios para la generación de un sistema de adquisición de datos………………………………..253.3. Interpretación de hojas técnicas de los elementos de un sistema de adquisición de datos……………………………………………………………………………………………………………….29Unidad IV: Desarrollo de Sistemas SCADA …………………………………………………………………………….314.1 Basados en Desplegador de textos……………………………………………………………………………………314.2. Basados en Panel Táctil……………………………………………………………………………………………………314.3. Basados en Software de Computadora……………………………………………………………………………31Unidad V: Sistemas de Control Distribuido……………………………………………………………………………..325.1 Definición y Características de un Control Distribuido……………………………………………………..325.2. Criterios para la construcción de un Control Distribuido…………………………………………………34Unidad VI: Sistemas Embebidos …………………………………………………………………………………………….356.1 Introducción a los sistemas embebidos…………………………………………………………………………….356.2. Componentes principales de un sistema embebido…………………………………………………………366.3. Aplicaciones a un sistema embebido…………………………………………………………………………….…37Bibliografía……………………………………………………………………………………………………………………………..39

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Unidad I: Identificación de sistemas.

En la ingeniería de control, el campo de identificación de sistemas usa métodos estadísticos para crear modelos matemáticos de sistemas dinámicos a partir de valores medidos. La identificación de sistemas también abarca el diseño óptimo de los experimentos para generar eficientemente información útil para aproximar dichos modelos.

En este contexto un modelo dinámico es una descripción matemática del comportamiento dinámico del sistema o el proceso, tanto en el dominio del tiempo como en el dominio frecuencial.

Ejemplos:

Procesos físicos como el movimiento de un cuerpo en caída libre bajo el efecto de la gravedad

Procesos económicos como el stock de mercados que reaccionan frente a influencias externas.

1.1 Métodos gráficos de identificación

Métodos gráficos

Estos métodos se caracterizan por determinar los parámetros del modelo de una forma gráfica, y por mucho tiempo se utilizaron de esta forma a pesar de las imprecisiones a que con llevan.

No obstante, con la ayuda de la computadora, muchos métodos gráficos se han programado mediante algoritmos analíticos.

Métodos basados en la respuesta a escalón.

El escalón es la señal de prueba más utilizada, en la práctica sólo puede lograrse de forma aproximada ya que es imposible lograr un cambio brusco de una variable en un tiempo infinitesimal, no obstante se considera válido si la constante de tiempo de la señal real es menor que la décima parte de la menor constante de tiempo que se quiere determinar en la identificación.

El uso de esta señal tiene la ventaja de la sencillez en su generación y que el tiempo de experimentación es corto. Como desventaja se puede mencionar la introducción de una alteración relativamente grande en el comportamiento del sistema, lo cual no siempre es permisible.

El procedimiento para obtener los parámetros del modelo estará en dependencia del modelo propuesto para la identificación, a partir de la respuesta del sistema a esta señal de estímulo.

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Modelo de primer orden.

Para un sistema del tipo

Se necesitan estimar la ganancia (K) y la constante de tiempo(τ).

Para mayor generalidad, se excita al sistema con un escalón a la entrada de amplitud r1-r, a partir de cualquier estado estacionario del sistema.

La ganancia (K) se calcula como

Y la constante de tiempo τ se calcula gráficamente como se muestra o tomando el valor de t para el cual k = c + .0 63∆c , o sea, que la respuesta c(t) ha alcanzado el 63.2% de su variación

total.

Escalón de entrada y respuesta del sistema de primer orden

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Método de Oldenbourg – Sartorius

Se usa para sistemas de segundo orden no oscilatorio. La ganancia se calcula igual al caso de primer orden:

Suponemos:

Para calcular las constantes de tiempo T1 y T2 se usan las relaciones entre los tiempos TA y TC, definidos cuando se traza una tangente por el punto de inflexión de la curva que representa la respuesta de un sistema de segundo orden a un escalón.

Los valores de TA y TC se determinan gráficamente de la representación de la respuesta del sistema a un escalón.

La solución analítica de las ecuaciones resultantes al sustituir TA y TC en las expresiones (2.3) y (2.4) es muy compleja, por lo que resulta más conveniente aplicar un procedimiento gráfico.

Estas expresiones pueden escribirse como:

Respuesta de un sistema de segundo orden a un escalón

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Método de Anderson. Segundo orden

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1.2 Método del modelo de referencia

Control con Modelo de Referencia Determinista

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Control con Modelo de Referencia Estocástico

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1.3 Método de mínimos cuadrados

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1.4 Método del máximo de verosimidad

Supóngase que se tiene una muestra x1, x2,…, xn de n observaciones independientes extraídas de una función de distribución desconocida con función de densidad (o función de probabilidad)f0(·). Se sabe, sin embargo, que f0 pertenece a una familia de distribuciones { f(·|θ), θ ∈ Θ }, llamada modelo paramétrico, de manera que f0 corresponde a θ = θ0, que es el verdadero valor del parámetro. Se desea encontrar el valor (o estimador) que esté lo más próximo posible al verdadero valor θ0.

Tanto xi como θ pueden ser vectores.

La idea de este método es el de encontrar primero la función de densidad conjunta de todas las observaciones, que bajo condiciones de independencia, es

Observando esta función bajo un ángulo ligeramente distinto, se puede suponer que los valores observados x1, x2, …, xn son fijos mientras que θ puede variar libremente. Esta es la función de verosimilitud:

En la práctica, se suele utilizar el logaritmo de esta función:

El método de la máxima verosimilitud estima θ0 buscando el valor de θ que maximiza . Este es el llamado estimador de máxima verosimilitud (MLE) de θ0:

En ocasiones este estimador es una función explícita de los datos observados x1, …, xn, pero muchas veces hay que recurrir a optimizaciones numéricas. También puede ocurrir que el máximo no sea único o no exista.

En la exposición anterior se ha asumido la independencia de las observaciones, pero no es un requisito necesario: basta con poder construir la función de probabilidad conjunta de los datos para poder aplicar el método. Un contexto en el que esto es habitual es el del análisis de series temporales.

En muchos casos, el estimador obtenido por máxima verosimilitud posee un conjunto de propiedades asintóticas atractivas:

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consistencia,

normalidad asintótica,

eficiencia,

e incluso eficiencia de segundo orden tras corregir el sesgo.

Bajo ciertas condiciones bastante habituales,2 el estimador de máxima verosimilitud es consistente: si el número de observaciones n tiende a infinito, el estimador converge en probabilidad a su valor verdadero:

Bajo condiciones algo más fuertes,3 la convergencia es casi segura:

Si las condiciones para la consistencia se cumplen y, además,

θ0 ∈ interior(Θ);

f(x|θ) > 0 y es dos veces continuamente diferenciable respecto a θ en algún entorno N de θ0;

∫ supθ∈N||∇θf(x|θ)||dx < ∞, y ∫ supθ∈N||∇θθf(x|θ)||dx < ∞;

I = E[∇θlnf(x|θ0) ∇θlnf(x|θ0) ] existe y no es singular;′

E[ supθ∈N||∇θθlnf(x|θ)||] < ∞,

entonces el estimador de máxima verosimilitud tiene una distribución asintótica normal:4

Si es el EMV de θ y g(θ) es una transformación de θ, entonces el EMV de α = g(θ) es

Además, el EMV es invariante frente a ciertas transformaciones de los datos. En efecto,

si y una aplicación biyectiva que no depende de los parámetros que se estiman, entonces la función de densidad de Y es

Es decir, las funciones de densidad de X e Y difieren únicamente en un término que no depende de los parámetros. Así, por ejemplo, el EMV para los parámetros de una distribución lognormalson los mismos que los de una distribución normal ajustada sobre el logaritmo de los datos de entrada.

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El EMV es √n-consistente y asintóticamente eficiente. En particular, esto significa que el sesgo es cero hasta el orden n−1/2. Sin embargo, al obtener los términos de mayor orden de laexpansión de Edgeworth de la distribución del estimador, θemv tiene un sesgo de orden −1. Este sesgo es igual a5

fórmula donde se ha adoptado la convención de Einstein para expresar sumas; I jk representa la j,k-ésima componente de la inversa de la matriz de información de Fisher y

Gracias a estas fórmulas es posible estimar el sesgo de segundo orden del estimador y corregirlo mediante substracción:

Este estimador, insesgado hasta el orden n−1, se llama estimador de máxima verosimilitud con corrección del sesgo.

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1.5 Método de la variable instrumentalEl Método de variables instrumentales permite una estimación consistente cuando las variables explicativas (covariables) se correlacionan con los términos de error de la regresión. Dicha correlación puede ocurrir cuando la variable dependiente causa por lo menos una de las covariables (relación causal "inversa"), cuando hay variables explicativas relevantes que se han omitido en el modelo, o cuando las covariables están sujetas a errores de medición. En esta situación, la regresión lineal generalmente produce estimaciones sesgadas e inconsistentes.1 Sin embargo, si un instrumento está disponible, aún puede obtenerse estimaciones consistentes. Un instrumento es una variable que no pertenecen en sí en la ecuación explicativa y se correlaciona con las variables explicativas endógenas, condicionada a las otras variables. En los modelos lineales, hay dos requisitos principales para el uso de un IV:

El instrumento debe estar correlacionada con las variables explicativas endógenas, condicionada a las otras variables.

El instrumento no puede ser correlacionado con el término de error en la ecuación explicativa, es decir, el instrumento no puede sufrir el mismo problema, ya que la variable original de predecir.

Informalmente, al tratar de estimar el efecto causal de alguna variable x en otro y, un instrumento es una variable z tercero y que afecta sólo a través de su efecto sobre x. Por ejemplo, supongamos que un investigador desea estimar el efecto causal del tabaquismo sobre la salud en general (como Leigh y Schembri 2004 5 ). La correlación entre la salud y el fumar no implica que el fumar causa problemas de salud debido a que otras variables pueden afectar tanto la salud como fumar, o porque puede afectar la salud de fumar, además de fumar causan problemas de salud. Es en el mejor de difícil y costoso de llevar a cabo experimentos controlados en el consumo de tabaco en la población general.

Supongamos que los datos son generados por un proceso de la forma:

donde

i es el índice de observaciones,

la variable dependiente,

la variable independiente,

es un término de error inadvertido que representa todas las causas de diferente a , y

es un parámetro escalar observado.

El parámetro es el efecto causal de de un cambio de una unidad en , Manteniendo

todas las demás causas de constante. El objetivo es econométrico para estimar . Para simplificar asumir los sorteos de están correlacionados y que provienen de distribuciones con la misma varianza, es decir, que los errores son serialmente correlacionados y

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homocedásticos. Supongamos también que se propone un modelo de regresión de nominalmente la misma forma. Dada una muestra aleatoria de T observaciones de este proceso, el de mínimos cuadrados ordinarios estimador es

donde x, y y \ Varepsilon denotar vectores columna de longitud T. Cuando x y \ Varepsilon están correlacionadas , bajo ciertas condiciones de regularidad el segundo término tiene un valor esperado condicional en x igual a cero y converge a cero en el límite, por lo que el estimador es imparcial y consistente. Cuando x y las otras, las variables causales no medidos se derrumbaron en el \ Varepsilon término se correlacionan, sin embargo, el estimador MCO es generalmente sesgado e inconsistente de β. En este caso, es válido utilizar las estimaciones para predecir los valores de los valores dados a de x, pero la estimación no se recupera el efecto causal de x de y.

Una variable instrumental z es uno que está correlacionada con la variable independiente, pero no con el error de plazo. Utilizando el método de los momentos , tener expectativas condicionales en z para encontrar

El segundo término del lado derecho es cero por supuesto. Resuelve para \ Beta y escribir la expresión resultante en términos de momentos de la muestra,

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Unidad II: Sintonización de controladores industriales

La sintonización de los controladores Proporcional - Integral - Derivativo o simplementecontroladores PID, consiste en la determinación del ajuste de sus parámetros (Kc, Ti, Td), para lograr un comportamiento del sistema de control aceptable y robusto de conformidad con algún criterio de desempeño establecido.

Para poder realizar la sintonización de los controladores, primero debe identificarse la dinámica del proceso, y a partir de ésta determinar los parámetros del controlador utilizando el método de sintonización seleccionado.

Antes de revisar algunas de las técnicas de sintonización disponibles, se establecerán los diferentes tipos de funcionamiento que pueden presentarse en un lazo de control realimentado, en el cual hay dos entradas - el valor deseado r(t) y la perturbación z(t) - y una salida - la señal realimentada y(t) -, como se muestra en la Figura 1.

Si se considera las variables en el dominio de la variable compleja s y se define Gc(s) y Gp(s) como las funciones de transferencia del controlador

y de la planta respectivamente, a partir del diagrama de bloques del sistema de control de lazo cerrado, se obtiene que la señal realimentada, representación de la variable controlada, está dada por:

Se debe considerar, entonces, dos posibles condiciones de operación del sistema de control, en primer lugar:

• Servomecanismo (z = 0)

Esta condición requiere un buen seguimiento del valor deseado. En segundo lugar:

• Regulador (r = 0)

En donde lo importante es la insensibilidad a las perturbaciones.

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2.1 Método de Ziegler-Nichols

El prime procedimiento sistematizado para el cálculo de los parámetros de un controlador PID fue desarrollado por Ziegler y Nichols[18]. El criterio de desempeño que seleccionaron fue el de un decaimiento de 1/4, o sea que el error decae en la cuarta parte de un periodo de oscilación.

Las ecuaciones fueron determinadas de forma empírica a partir de pruebas realizadas en el laboratorio con diferentes procesos, y están basadas en un modelo de primer orden más tiempo muerto identificado por el método de la tangente, para un funcionamiento del lazo de control como regulador con un controlador PID-Ideal.

En cuanto al tipo de controlador, si bien la gran mayoría de los autores indican que este método es para la sintonización de controladores ideales, otros, entre los que destaca Corripio, afirman que este método es para los controladores que interactúan.

Las ecuaciones de sintonización de este método son:

Al igual que sucedió con los procedimientos de sintonización basados en la curva de reacción del proceso, el primer procedimiento de sintonización basado en una prueba de lazo cerrado fue propuesto por Ziegler y Nichols, quienes presentaron ambos procedimientos en la misma publicación.

Utilizando un controlador puramente proporcional y mediante un proceso iterativo, el procedimiento requiere aumentar paulatinamente la ganancia del mismo hasta lograr que el sistema entre en una oscilación sostenida ante un cambio del escalón en el valor deseado. La ganancia en este punto es la ganancia última Kcu y el periodo de la oscilación, el periodo último Tu.

Para el ajuste proporcional seleccionaron, como se indicó, el decaimiento de 1/4 como un compromiso entre el error permanente y el decaimiento, y encontraron que la ganancia proporcional para un controlador P debería ser la mitad de la ganancia última.

Las ecuaciones de sintonización del controlador PID son:

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La información última (Kcu, Tu) utilizada en las ecuaciones anteriores, también puede ser obtenida mediante una prueba con realimentación con relé como lo propusieron Aström y Hägglund.

Variaciones del método de Ziegler y Nichols

No solo por ser el primero sino por que se emplea todavía en su forma original o en alguna de sus variantes, los métodos de sintonización desarrollados por Ziegler y Nichols se han convertido en el patrón en el que por años, se han establecido las comparaciones entre muchos de los métodos de sintonización de controladores.

Por ejemplo, Shinskey ajusta las constantes de las ecuaciones de sintonización de Ziegler y Nichols para minimizar el criterio IAE; Chidambara utiliza un procedimiento iterativo basado en las mismas ecuaciones de Ziegler y Nichols, pero evitando tener que llevar el sistema al límite de la estabilidad; mientras que Aström et al. Lo adapta para la sintonización de controladores PI y PID de dos grados de libertad.

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2.2 Método de Cohen-Coon

En el desarrollo de su método de sintonización Ziegler y Nichols no consideraron que el procesofuera auto regulado. Cohen y Coon[8] introdujeron, entonces, un índice de auto regulación definido como µ = tm/τ y plantearon nuevas ecuaciones de sintonización. Estas se basan en el mejor modelo de primer orden más tiempo muerto que se pueda obtener para lazos de control que funcionan como regulador, con el criterio de desempeño de decaimiento de 1/4 con sobrepaso mínimo, y con mínima área bajo la curva de respuesta, y un controlador PID-Ideal. Las ecuaciones son:

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2.3 Método de un cuarto de decaimiento de la respuesta

El primer método basado en criterios integrales que presento ecuaciones para el cálculo de los parámetros del controlador fue desarrollado por López et al. [11] y es conocido como el método de López.

Definiendo una función de costo de la forma

Donde F es una función del error y del tiempo, se obtiene un valor que caracteriza la respuesta del sistema. Entre menor sea el valor de , mejor será el desempeño del sistema de control, por ello, un desempeño optimo se obtiene cuando es mínimo.

Como es una función de los parámetros del controlador (Kc, Ti, Td ), el valor mínimo de se obtiene resolviendo las siguientes ecuaciones:

La optimización de los criterios de desempeño integrales de López está basada en el mejor modelo de primer orden más tiempo muerto que se pueda obtener, para lazos de control que funcionan como reguladores con un controlador PID-Ideal.

Las ecuaciones de sintonización son:

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2.4 Método de mapas de sintonización

Pasos:

Selección del tipo de controlador (P, PI, PID)

Selección de parámetros (Kc, Ti, Td) y el tipo de actuación (directa/inversa) del

controlador

Para ello es necesario:

Conocer el comportamiento dinámico del proceso

Especificar las características de respuesta en bucle cerrado

Sintonía de PIDs

Factores que condicionan la respuesta:

Implementación del algoritmo en el regulador comercial

El modelo dinámico del proceso es aproximado

La variable de control no debe sufrir cambios bruscos

La calidad de la respuesta puede referirse a cambios en la consigna o en la

perturbación

Criterios de calidad de respuesta:

basados en características puntuales de la respuesta

basados en toda la respuesta (desde t=0 hasta t→∞)3

Sintonía de PIDs

Criterios de calidad de respuesta:

Basados en características puntuales de la respuesta

• Relación de amortiguamiento 1/4 (respuesta sub-amortiguada en la que el primer pico es cuatro veces el segundo. No suele ser aceptable para cambios en la consigna) basados en toda la respuesta (desde t=0 hasta t→∞) (normalmente función de la integral del error). Los parámetros que se eligen son los que minimizan el criterio seleccionado:

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Unidad III: Introducción a los Sistemas de Adquisición de Datos (SCADA)

SCADA, acrónimo de Supervisory Control And Data Acquisition (Supervisión, Control y Adquisición de Datos) es un software para ordenadores que permite controlar y supervisar procesos industriales a distancia. Facilita retroalimentación en tiempo real con los dispositivos de campo (sensores y actuadores) y controlando el proceso automáticamente. Provee de toda la información que se genera en el proceso productivo (supervisión, control calidad, control de producción, almacenamiento de datos, etc.) y permite su gestión e intervención.

La realimentación, también denominada retroalimentación o feedback es, en una organización, el proceso de compartir observaciones, preocupaciones y sugerencias, con la intención de recabar información, a nivel individual o colectivo, para mejorar o modificar diversos aspectos del funcionamiento de una organización. La realimentación tiene que ser bidireccional de modo que la mejora continua sea posible, en el escalafón jerárquico, de arriba para abajo y de abajo para arriba.

En la teoría de control, la realimentación es un proceso por el que una cierta proporción de la señal de salida de un sistema se redirige de nuevo a la entrada. Esto es de uso frecuente para controlar el comportamiento dinámico del sistema.

3.1. Definición de un sistema de adquisición de datos.Supervisión: acto de observar el trabajo o tareas de otro (individuo o máquina) que puede no conocer el tema en profundidad, supervisar no significa el control sobre el otro, sino el guiarlo en un contexto de trabajo, profesional o personal, es decir con fines correctivos y/o de modificación.

Automática: ciencia tecnológica que busca la incorporación de elementos de ejecución autónoma que emulan el comportamiento humano o incluso superior.

Principales familias: autómatas, robots, controles de movimiento, adquisición de datos, visión artificial, etc.

PLC: Programmable Logic Controller, Controlador Lógico Programable.

PAC: Programmable Automation Controller, Controlador de Automatización Programable.

Un sistema SCADA incluye un hardware de señal de entrada y salida, controladores, interfaz hombre-máquina (HMI), redes, comunicaciones, base de datos y software.

El término SCADA usualmente se refiere a un sistema central que monitoriza y controla un sitio completo o una parte de un sitio que nos interesa controlar (el control puede ser sobre máquinas en general, depósitos, bombas, etc.) o finalmente un sistema que se extiende sobre una gran distancia (kilómetros / millas). La mayor parte del control del sitio es en realidad realizada automáticamente por una Unidad Terminal Remota (UTR), por un Controlador Lógico Programable (PLC) y más actualmente por un Controlador de Automatización Programable (PAC). Las funciones de control del servidor están casi siempre restringidas a

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reajustes básicos del sitio o capacidades de nivel de supervisión. Por ejemplo un PLC puede controlar el flujo de agua fría a través de un proceso, pero un sistema SCADA puede permitirle a un operador cambiar el punto de consigna (set point) de control para el flujo, y permitirá grabar y mostrar cualquier condición de alarma como la pérdida de un flujo o una alta temperatura. La realimentación del lazo de control es cerrada a través del RTU o el PLC; el sistema SCADA monitoriza el desempeño general de dicho lazo. El sistema SCADA también puede mostrar gráficas con históricos, tablas con alarmas y eventos, permisos y accesos de los usuarios...

Necesidades de la supervisión de procesos:

Limitaciones de la visualización de los sistemas de adquisición y control.

Control software. Cierre de lazo del control.

Recoger, almacenar y visualizar la información.

3.2. Criterios para la generación de un sistema de adquisición

de datos.

Para desarrollar un sistema SCADA es necesario un IDE en el cual diseñar, entre otras cosas: el aspecto que va a tener el SCADA las funciones y eventos que debe ejecutar cuando se interactúa con su interfaz HMI las operaciones y cálculos que debe realizar con los datos adquiridos.

Los tres componentes de un sistema SCADA son:

1 Múltiples Unidades de Terminal Remota (también conocida como UTR, RTU o Estaciones

Externas).

2 Estación Maestra y Computador con HMI.

3 Infraestructura de Comunicación.

Unidad de Terminal Remota (RTU)

La RTU se conecta al equipo físicamente y lee los datos de estado como los estados abierto/cerrado desde una válvula o un interruptor, lee las medidas como presión, flujo, voltaje o corriente. Por el equipo el RTU puede enviar señales que pueden controlarlo: abrirlo, cerrarlo, intercambiar la válvula o configurar la velocidad de la bomba, ponerla en marcha, pararla.

La RTU puede leer el estado de los datos digitales o medidas de datos analógicos y envía comandos digitales de salida o puntos de ajuste analógicos.

Una de las partes más importantes de la implementación de SCADA son las alarmas. Una alarma es un punto de estado digital que tiene cada valor NORMAL o ALARMA. La alarma se puede crear en cada paso que los requerimientos lo necesiten. Un ejemplo de un alarma es la luz de "tanque de combustible vacío"del automóvil. El operador de SCADA pone atención a la NandoJam

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parte del sistema que lo requiera, por la alarma. Pueden enviarse por correo electrónico o mensajes de texto con la activación de una alarma, alertando al administrador o incluso al operador de SCADA.

Estación Maestra

El término "Estación Maestra" se refiere a los servidores y al software responsable para comunicarse con el equipo del campo (RTUs, PLCs, etc) en estos se encuentra el software HMI corriendo para las estaciones de trabajo en el cuarto de control, o en cualquier otro lado. En un sistema SCADA pequeño, la estación maestra puede estar en un solo computador, A gran escala, en los sistemas SCADA la estación maestra puede incluir muchos servidores, aplicaciones de software distribuido, y sitios de recuperación de desastres.

El sistema SCADA usualmente presenta la información al personal operativo de manera gráfica, en forma de un diagrama de representación. Esto significa que el operador puede ver un esquema que representa la planta que está siendo controlada. Por ejemplo un dibujo de una bomba conectada a la tubería puede mostrar al operador cuanto fluido está siendo bombeado desde la bomba a través de la tubería en un momento dado o bien el nivel de líquido de un tanque o si la válvula está abierta o cerrada. Los diagramas de representación puede consistir en gráficos de líneas y símbolos esquemáticos para representar los elementos del proceso, o pueden consistir en fotografías digitales de los equipos sobre los cuales se animan las secuencias.

Los bloques software de un SCADA (módulos), permiten actividades de adquisición, supervisión y control.

Características

Configuración: permite definir el entorno de trabajo del SCADA, adaptándolo a la aplicación particular que se desea desarrollar.

Interfaz gráfica del operador: proporciona al operador las funciones de control y supervisión de la planta. El proceso se representa mediante sinópticos gráficos almacenados en el ordenador de proceso y generados desde el editor incorporado en el SCADA o importados desde otra aplicación durante la configuración del paquete.

Módulo de proceso: ejecuta las acciones de mando preprogramadas a partir de los valores actuales de variables leídas.

Gestión y archivo de datos: almacenamiento y procesado ordenado de datos, de forma que otra aplicación o dispositivo pueda tener acceso a ellos.

Comunicaciones: transferencia de información entre la planta y la arquitectura hardware que soporta el SCADA, y también entre ésta y el resto de elementos informáticos de gestión.

El paquete HMI para el sistema SCADA típicamente incluye un programa de dibujo con el cual los operadores o el personal de mantenimiento del sistema pueden cambiar la apariencia de la interfaz. Estas representaciones pueden ser tan simples como unas luces de tráfico en pantalla, las cuales representan el estado actual de un campo en el tráfico actual, o tan complejas como NandoJam

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una pantalla de multiproyector representando posiciones de todos los elevadores en un rascacielos o todos los trenes de una vía férrea. Plataformas abiertas como GNU/Linux que no eran ampliamente usados inicialmente, se usan debido al ambiente de desarrollo altamente dinámico y porque un cliente que tiene la capacidad de acomodarse en el campo del hardware y mecanismos a ser controlados que usualmente se venden UNIX o con licencias OpenVMS. Hoy todos los grandes sistemas son usados en los servidores de la estación maestra así como en las estaciones de trabajo HMI.

Filosofía Operacional

En vez de confiar en la intervención del operador o en la automatización de la estación maestra los RTU pueden ahora ser requeridos para operar ellos mismos, realizando su propio control sobre todo por temas de seguridad. El software de la estación maestra requiere hacer más análisis de datos antes de ser presentados a los operadores, incluyendo análisis históricos y análisis asociados con los requerimientos de la industria particular. Los requerimientos de seguridad están siendo aplicados en los sistemas como un todo e incluso el software de la estación maestra debe implementar los estándares más fuertes de seguridad en ciertos mercados.

Para algunas instalaciones, los costos que pueden derivar de los fallos de un sistema de control es extremadamente alto, es posible incluso haya riesgo de herir las personas. El hardware del sistema SCADA es generalmente lo suficientemente robusto para resistir condiciones de temperatura, humedad, vibración y voltajes extremos pero en estas instalaciones es común aumentar la fiabilidad mediante hardware redundante y varios canales de comunicación. Una parte que falla puede ser fácilmente identificada y su funcionalidad puede ser automáticamente desarrollada por un hardware de backup. Una parte que falle puede ser reemplazada sin interrumpir el proceso. La confianza en cada sistema puede ser calculado estadísticamente y este estado es el significado de tiempo medio entre fallos, el cual es una variable que acumula tiempos entre fallas. El resultado calculado significa que el tiempo medio entre fallos de sistemas de alta fiabilidad puede ser de siglos.

Infraestructura y Métodos de Comunicación

Los sistemas SCADA tienen tradicionalmente una combinación de radios y señales directas seriales o conexiones de módem para conocer los requerimientos de comunicaciones, inclusoEthernet e IP sobre SONET (fibra óptica) es también frecuentemente usada en sitios muy grandes como ferrocarriles y estaciones de energía eléctrica. Es más, los métodos de conexión entre sistemas puede incluso que sea a través de comunicación wireless (por ejemplo si queremos enviar la señal a una PDA, a un teléfono móvil,...) y así no tener que emplear cables.

Para que la instalación de un SCADA sea perfectamente aprovechada, debe de cumplir varios objetivos:

Deben ser sistemas de arquitectura abierta (capaces de adaptarse según las necesidades de la empresa).

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Deben comunicarse con facilidad al usuario con el equipo de planta y resto de la empresa (redes locales y de gestión).

Deben ser programas sencillos de instalar, sin excesivas exigencias de hardware. También tienen que ser de utilización fácil.

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3.3. Interpretación de hojas técnicas de los elementos de un sistema de adquisición de datos.

Este estadio se presenta posterior a la aplicación del instrumento y finalizada la recolección de los datos, donde se procederá a aplicar el análisis de los datos para dar respuesta a las interrogantes de la investigación.

Después de haber obtenido los datos producto de la aplicación de los instrumentos de investigación, se procederá a codificarlos, tabularlos, y utilizar la informática a los efectos de su interpretación que permite la elaboración y presentación de tablas y gráficas estadísticas que reflejan los resultados.

“El propósito del análisis es aplicar un conjunto de estrategias y técnicas que le permiten al investigador obtener el conocimiento que estaba buscando, a partir del adecuado tratamiento de los datos recogidos.”

El procedimiento para el procesamiento de los datos y presentarlos de manera tal de realizar los análisis correspondientes, fue el siguiente:

1. Categorización analítica de los datos.

a. Los datos que han sido recogidos con anterioridad, se sometieron a la clasificación y codificación de esa forma lograr una nueva o mantener la actual interpretación de los hechos recogidos.

b. Procesamiento de la información mediante la disposición de la masa de datos para organizarla y proceder a la ordenación de la información.

2. Calificación y tabulación de los datos.

a. Tabulación de la información mediante tablas de resumen de resultados, donde se determinan los casos que encajan en las distintas sinergias.

3. Análisis e integración de los datos.

a. Se relacionó y se compararon los contenidos documentales obtenidos e integrarlos en forma holística.

b. Los procedimientos utilizados para realizar la tabulación, análisis y la interpretación de los datos recopilados fueron realizados a través de una herramienta tecnológica, motivo por el cual se recurrió a la asesoría de un profesional, experto en el área de estadística. Este profesional se encargó de asesorar en los procedimientos estadísticos utilizando el programa SPSS para Windows 7.5.

Según Hurtado el propósito del análisis es aplicar un conjunto de estrategias y técnicas que le permitan al investigador obtener el conocimiento que estaba buscando, a partir del adecuado tratamiento de los datos recogidos.

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Este método permitirá clasificar y reclasificar el material recogido desde diferentes puntos de vista hasta que usted opte por el más preciso y convencional. El análisis permitirá la reducción y sintonización de los datos, se considera entonces la distribución de los mismos. 

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Unidad IV: Desarrollo de Sistemas SCADA 4.1 Basados en Desplegador de textos

Los ajustes, visualización y reconocimiento de alarmas puedes ser manejados usando el así mismo funciones de operación y diagnostico. La extensión y módulos de comunicaciones, están disponibles, programar es fácil y sencillo, hasta para el menos experimentado.

4.2. Basados en Panel Táctil

Una pantalla táctil es una pantalla que mediante un toque directo sobre su superficie permite la entrada de datos y órdenes al dispositivo, y a su vez muestra los resultados introducidos previamente; actuando como periférico de entrada y salida de datos, así como emulador de datos interinos erróneos al no tocarse efectivamente. Este contacto también se puede realizar por medio de un lápiz óptico u otras herramientas similares. Actualmente hay pantallas táctiles que pueden instalarse sobre una pantalla normal, de cualquier tipo (LCD, monitores y televisores CRT,plasma, etc.).

Las pantallas táctiles se hicieron populares por su uso en dispositivos de la industria, ordenadores públicos (como exposiciones de museos, pantallas de información, cajeros automáticos de bancos, etc.) donde los teclados y los ratones no permiten una interacción satisfactoria, intuitiva, rápida, o exacta del usuario.

Desde finales del siglo XX y especialmente en los comienzos del XXI alcanzan un uso habitual en la mayoría de los dispositivos con pantalla: monitores de computadora, teléfonos móviles,tabletas, etc.

4.3. Basados en Software de ComputadoraAsí pues, una de las soluciones en el control SCADA es utilizar la aplicación creada junto con un programa para monitorizar, controlar y automatizar señales analógicas y digitales, capturadas a través de tarjetas de adquisición de datos. Uno de los programas más utilizados para este fin es el LabView (National Instruments).

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"pinchar y arrastrar"

Scada Argos - Proyecto de SCADA para linux

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Unidad V: Sistemas de Control Distribuido

5.1 Definición y Características de un Control Distribuido

Un Sistema de Control Distribuido o SCD, más conocido por sus siglas en inglés DCS (Distributed Control System), es un sistema de control aplicado a procesos industriales complejos en las grandes industrias como petroquímicas, papeleras, metalúrgicas, centrales de generación, plantas de tratamiento de aguas, incineradoras o la industria farmaceútica. Los primeros DCS datan de 1975 y controlaban procesos de hasta 5000 señales. Las capacidades actuales de un DCS pueden llegar hasta las 250.000 señales.

Las principales diferencias entre un sistema de control basado en un SCD y un SCADA más un conjunto de PLCs (siglas en inglés de Controlador Lógico Programable) son las siguientes:

Un SCD trabaja con una sola Base de Datos integrada para todas las señales, variables, objetos gráficos, alarmas y eventos del sistema, mientras que un SCADA más PLC tienen cada uno la suya de forma independiente y que hay que comunicar entre sí mediante algún protocolo común.

En un SCD la herramienta de ingeniería para programar el sistema es sólo una y opera de forma centralizada para desarrollar la lógica de sus controladores o los objetos gráficos de la monitorización. Desde este puesto de ingeniería se cargan los programas de forma transparente a los equipos del sistema. Por el contrario, un SCADA tiene su entorno de programación y los PLCs el suyo trabajando de forma independiente.

En un SCD, la plataforma de programación es multiusario de forma que varios programadores pueden trabajar simultáneamente sobre el sistema de forma segura sin conflictos de versiones.

Todos los equipos del sistema (ordenadores, servidores, controladores) están sincronizados contra un mismo reloj patrón, de forma que todas las medidas, alarmas y eventos tienen una misma marca de tiempo.

Un SCD dispone de herramientas para la gestión de la información de planta, integrándola verticalmente hacia la cadena de toma de decisiones y otros sistemas ubicados más arriba en la jerarquía de la producción.

Un SCD aborda la complejidad de los procesos industriales diviendo en cuatro niveles funcionales su alcance.

Nivel de Operación. Este nivel es el de interacción del sistema con los operadores de la planta y es donde se encuentran los sistemas informáticos para la monitorización del proceso y adquisición de la información en tiempo real, que se almacena en la base de datos transformándola en datos históricos para análisis posteriores. Este nivel gestiona además el intercambio de información con otros sistemas de mantenimiento y planificación de la producción.

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Nivel de control. En un SCD la responsabilidad del control de las diferentes partes funcionales del proceso, se asignan a varios controladores locales distribuidos por la instalación, en lugar de centralizar estas funciones en un solo punto. Los controladores están conectados entre sí y con las estaciones de operación mediante redes de comunicación.

Nivel módulos de Entrada/Salida. Los módulos de entradas/salidas para señales cableadas, se distribuyen por la instalación, es lo que se denomina "periferia descentralizada", esto ahorra tiradas de cables de señal aproximando la electrónica del control hasta los elementos de campo. Estos módulos de entrada/salida se comunican con los controladores mediante protocolos específicos o de bus de campo (en inglés "fieldbus") para garantizar los tiempos de comunicación entre controlador y periferia en unos tiempos mínimos, del orden de milisegundos, adecuados a las necesidades del proceso. El bus de campo más extendido en Europa es el Profibus (tanto en sus variantes DP como PA) y en los países de influencia americana es el Fieldbus Foundation o FF.

Nivel de elementos de campo. Desde el año 2000, ha ido creciendo la necesidad de integrar directamente los instrumentos y los actuadores en los buses de campo del SCD, de forma que estos equipos son en realidad una extensión natural del nivel anterior. Estos equipos permiten funcionalidades adicionales como gestionar su mantenimiento o configurar sus parámetros de comportamiento de forma remota desde el nivel de operación. Los instrumentos de este nivel deben ser compatibles con el bus de campo elegido, ya sea Profibus, Fieldbus Foundation u otro. También existe la posibilidad de integrar instrumentos con protocolo HART como alternativa al bus de campo.

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5.2. Criterios para la construcción de un Control Distribuido

La medición y el control en la industria son muy importantes, tanto desde el punto de vista del funcionamiento correcto del proceso como de la consideración del balance adecuado entre costes y producto final (relación calidad/precio).

El control automático de procesos industriales es hoy en día una actividad multidisciplinar, en la que hay que tener en cuenta aspectos técnicos (electrónica, informática de sistemas, etc.), científicos (investigación de nuevos criterios y materiales, etc.) y económicos (mejora de los márgenes comerciales sin perder calidad y competitividad).

Los sistemas de control sofisticados del tipo de los instalados mediante complejos elementos de instrumentación, no se han creado de la noche a la mañana, aunque el auge que viven actualmente así lo pueda parecer. Son el resultado de más de cien años de trabajo de fabricantes y usuarios, quienes no han de dejado de buscar las mejores soluciones al control industrial automatizado.

Estos esfuerzos aportaron algunos tipos de control, de acuerdo a la tecnología disponible en cada época. Las soluciones que se mostraron efectivas, han sobrevivido y, por tanto, evolucionado, proporcionando de este modo a los usuarios de hoy un abanico de posibilidades donde elegir las necesidades que se plantean al control automatizado de procesos y todo lo que significa su implantación.

Lo que no cabe duda es que el papel “dirigente” en cualquier solución a un problema de automatización correrá a cargo de la informática industrial y que el microprocesador, en cualquiera de sus formas o versiones, irá copando posiciones relevantes hasta estar presente en todos los niveles que constituyen un control distribuido.

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Unidad VI: Sistemas Embebidos

6.1 Introducción a los sistemas embebidos

Un sistema embebido (anglisismo embedded) o empotrado es un sistema de computación diseñado para realizar una o algunas pocas funciones dedicadas1 2 frecuentemente en un sistema de computación en tiempo real. Al contrario de lo que ocurre con los ordenadores de propósito general (como por ejemplo una computadora personal o PC) que están diseñados para cubrir un amplio rango de necesidades, los sistemas embebidos se diseñan para cubrir necesidades específicas. En un sistema embebido la mayoría de los componentes se encuentran incluidos en la placa base (la tarjeta de vídeo, audio, módem, etc.) y muchas veces los dispositivos resultantes no tienen el aspecto de lo que se suele asociar a una computadora. Algunos ejemplos de sistemas embebidos podrían ser dispositivos como un taximetro, un sistema de control de acceso, la electrónica que controla una máquina expendedora o el sistema de control de una fotocopiadora entre otras múltiples aplicaciones.

Por lo general los sistemas embebidos se pueden programar directamente en el lenguaje ensamblador del microcontrolador o microprocesador incorporado sobre el mismo, o también, utilizando los compiladores específicos, pueden utilizarse lenguajes como C oC++; en algunos casos, cuando el tiempo de respuesta de la aplicación no es un factor crítico, también pueden usarse lenguajes interpretados como JAVA.

Puesto que los sistemas embebidos se pueden fabricar por decenas de millares o por millones de unidades, una de las principales preocupaciones es reducir los costes. Los sistemas embebidos suelen usar un procesador relativamente pequeño y una memoria pequeña para ello. Los primeros equipos embebidos que se desarrollaron fueron elaborados por IBM en los años 1980.

Los programas de sistemas embebidos se enfrentan normalmente a tareas de procesamiento en tiempo real.

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6.2. Componentes principales de un sistema embebidoEn la parte central se encuentra el microprocesador, microcontrolador, DSP, etc. Es decir, la CPU o unidad que aporta capacidad de cómputo al sistema, pudiendo incluir memoria interna o externa, un micro con arquitectura específica según requisitos.

La comunicación adquiere gran importancia en los sistemas embebidos. Lo normal es que el sistema pueda comunicarse mediante interfaces estándar de cable o inalámbricas. Así un SI normalmente incorporará puertos de comunicaciones del tipo RS-232, RS-485, SPI, I²C, CAN, USB, IP, Wi-Fi, GSM, GPRS, DSRC, etc.

El subsistema de presentación tipo suele ser una pantalla gráfica, táctil, LCD, alfanumérico, etc.

Se denominan actuadores a los posibles elementos electrónicos que el sistema se encarga de controlar. Puede ser un motor eléctrico, un conmutador tipo relé etc. El más habitual puede ser una salida de señal PWM para control de la velocidad en motores de corriente continua.

El módulo de E/S analógicas y digitales suele emplearse para digitalizar señales analógicas procedentes de sensores, activar diodos LED, reconocer el estado abierto cerrado de un conmutador o pulsador, etc.

El módulo de reloj es el encargado de generar las diferentes señales de reloj a partir de un único oscilador principal. El tipo de oscilador es importante por varios aspectos: por la frecuencianecesaria, por la estabilidad necesaria y por el consumo de corriente requerido. El oscilador con mejores características en cuanto a estabilidad y coste son los basados en resonador de cristal de cuarzo, mientras que los que requieren menor consumo son los RC. Mediante sistemas PLL se obtienen otras frecuencias con la misma estabilidad que el oscilador patrón.

El módulo de energía (power) se encarga de generar las diferentes tensiones y corrientes necesarias para alimentar los diferentes circuitos del SE. Usualmente se trabaja con un rango de posibles tensiones de entrada que mediante conversores ac/dc o dc/dc se obtienen las diferentes tensiones necesarias para alimentar los diversos componentes activos del circuito.

Además de los conversores ac/dc y dc/dc, otros módulos típicos, filtros, circuitos integrados supervisores de alimentación, etc.

El consumo de energía puede ser determinante en el desarrollo de algunos sistemas embebidos que necesariamente se alimentan con baterías, con lo que el tiempo de uso del SE suele ser la duración de la carga de las baterías.

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6.3. Aplicaciones a un sistema embebido

Los lugares donde se pueden encontrar los sistemas embebidos son numerosos y de varias naturalezas. A continuación se exponen varios ejemplos para ilustrar las posibilidades de los mismos:

En una fábrica, para controlar un proceso de montaje o producción. Una máquina que se encargue de una determinada tarea hoy en día contiene numerosos circuitos electrónicos y eléctricos para el control de motores, hornos, etc. que deben ser gobernados por un procesador, el cual ofrece un interfaz persona – máquina para ser dirigido por un operario e informarle al mismo de la marcha del proceso.

Puntos de servicio o venta (POS, Point Of Service). Las cajas donde se paga la compra en un supermercado son cada vez más completas, integrando teclados numéricos, lectores de códigos de barras mediante láser, lectores de tarjetas bancarias de banda magnética o chip, pantalla alfanumérica de cristal líquido, etc. El sistema embebido en este caso requiere numerosos conectores de entrada y salida y unas características robustas para la operación continuada.

Puntos de información al ciudadano. En oficinas de turismo, grandes almacenes, bibliotecas, etc. existen equipos con una pantalla táctil donde se puede pulsar sobre la misma y elegir la consulta a realizar, obteniendo una respuesta personalizada en un entorno gráfico amigable.

Decodificadores y set-top boxes para la recepción de televisión. Cada vez existe un mayor número de operadores de televisión que aprovechando las tecnologías vía satélite y de red de cable ofrecen un servicio de televisión de pago diferenciado del convencional. En primer lugar envían la señal en formato digital MPEG-2 con lo que es necesario un procesado para decodificarla y mandarla al televisor. Además viaja cifrada para evitar que la reciban en claro usuarios sin contrato, lo que requiere descifrarla en casa del abonado. También ofrecen un servicio de televisión interactiva o web-TV que necesita de un software específico para mostrar páginas web y con ello un sistema basado en procesador con salida de señal de televisión.

Sistemas radar de aviones. El procesado de la señal recibida o reflejada del sistema radar embarcado en un avión requiere alta potencia de cálculo además de ocupar poco espacio, pesar poco y soportar condiciones extremas de funcionamiento (temperatura, presión atmosférica, vibraciones, etc.).

Equipos de medicina en hospitales y ambulancias UVI – móvil. Máquinas de revelado automático de fotos. Cajeros automáticos. Pasarelas (Gateways) Internet-LAN. Y un sin fin de posibilidades aún por descubrir o en estado embrionario como son las

neveras inteligentes que controlen su suministro vía Internet, PC de bolsillo, etc.

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Ventajas de un sistema embebido sobre las soluciones industriales tradicionales

Los equipos industriales de medida y control tradicionales están basados en un microprocesador con un sistema operativo privativo o específico para la aplicación correspondiente. Dicha aplicación se programa en ensamblador para el microprocesador dado o en lenguaje C, realizando llamadas a las funciones básicas de ese sistema operativo que en ciertos casos ni siquiera llega a existir. Con los modernos sistemas PC embebida basados en microprocesadores i486 o i586 se llega a integrar el mundo del PC compatible con las aplicaciones industriales. Ello implica numerosas ventajas:

Posibilidad de utilización de sistemas operativos potentes que ya realizan numerosas tareas: comunicaciones por redes de datos, soporte gráfico, concurrencia con lanzamiento de threads, etc. Estos sistemas operativos pueden ser los mismos que para PC compatibles (Linux, Windows, MS-DOS) con fuertes exigencias en hardware o bien ser una versión reducida de los mismos con características orientadas a los PC embebidos.

Al utilizar dichos sistemas operativos se pueden encontrar fácilmente herramientas de desarrollo software potentes así como numerosos programadores que las dominan, dada la extensión mundial de las aplicaciones para PC compatibles.

Reducción en el precio de los componentes hardware y software debido a la gran cantidad de PC en el mundo.

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Bibliografía:

http://es.wikipedia.org/wiki/Identificaci%C3%B3n_de_sistemashttp://www.monografias.com/trabajos-pdf/metodos-identificacion-dinamica/metodos-identificacion-dinamica.pdfhttp://materias.fi.uba.ar/6631/material/Clase_13_Control_con_Modelo_de_Referencia.pdfhttp://benasque.org/benasque/2005tae/2005tae-talks/232s5.pdfhttp://es.wikipedia.org/wiki/M%C3%A1xima_verosimilitud#Propiedades_del_estimador_de_m.C3.A1xima_verosimilitudhttp://es.wikipedia.org/wiki/Variable_instrumentalhttp://eie.ucr.ac.cr/uploads/file/documentos/pub_inv/articulos/valfaro02B.pdfhttp://www.disa.bi.ehu.es/spanish/asignaturas/17212/t4_control_pid_sintonia.pdfhttp://www.scielo.cl/pdf/formuniv/v1n6/art03.pdfhttp://es.wikipedia.org/wiki/SCADAhttp://www.buenastareas.com/ensayos/Tecnicas-De-Analisis-e-Interpretacion-De/4654609.htmlhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistemas_de_Control_Distribuidohttp://www.depeca.uah.es/depeca/repositorio/asignaturas/30387/Tema4.pdfhttp://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_embebido http://es.wikipedia.org/wiki/Pantalla_t%C3%A1ctil

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